Hoe delphi, mobileye zijn fast-tracking driverless car tech | doug nieuwkomer

Iedereen wil weten wanneer volledig zelfrijdende auto's klaar zijn voor de weg. De bedrijven die de technologie ontwikkelen geven meestal een tijdlijn van enkele jaren tot tientallen jaren weg.

Fabrikant van auto-onderdelen Delphi en Mobileye zijn niet anders, en tijdens een media-rondetafel deze week in San Francisco voorzag Delphi's VP van diensten, Glen DeVos, een lange termijnperiode voor het wijdverbreide gebruik van de technologie. Hij verwacht dat volledig autonoom rijden eerst zal worden ingezet op bedrijfsvoertuigen, omdat bedrijven kunnen besparen op de kosten van chauffeurs en de downtime die ze nodig hebben.

Tegelijkertijd werkt Delphi echter samen met Mobileye, de dominante autocameraleverancier, om de productie van zelfrijdende technologie te versnellen - idealiter tegen 2019 - via een systeem dat de partners Centralized Sensing Localization and Planning (CSLP) noemen.

CSLP maakt gebruik van een reeks sensoren om een ​​voertuig zijn locatie binnen 10 centimeter te laten weten, zelfs zonder GPS-connectiviteit. Dit helpt een auto om complexe kruispunten te navigeren, zelfs als er geen rijstrookmarkeringen zijn. Het identificeert ook voertuigen door hun basisvorm, detecteert of een andere auto stilstaat of geparkeerd staat en heeft wat Delphi "semantisch begrip" noemt om het pad van andere voertuigen te voorspellen, zodat een zelfrijdende auto zich "menselijker" kan gedragen in zijn rijgedrag en bepalen de beste weg vooruit."

Map Lite versus Map Heavy

Een cruciaal aspect van het CSLP-systeem is het omzeilen van wat Delphi en Mobileye de "map-heavy" -benadering noemen die wordt gebruikt door bedrijven als Google en veel autofabrikanten. Hiermee kan een zelfrijdend voertuig niet alleen zijn locatie kennen, maar ook zijn omgeving om volledige autonomie te bereiken. In plaats daarvan zal het CSLP-systeem van Delphi en Mobileye een "map-lite" -benadering toepassen door gebruik te maken van een technologie die Mobileye introduceerde op CES 2016, Road Experience Management (REM) genoemd.

Autonome voertuigen die sterk afhankelijk zijn van gedetailleerde kaarten, vereisen een robuuste gegevensverbinding om voortdurend nauwkeurige kaartgegevens naar de auto te sturen. Maar het REM-systeem uploadt gegevens in kleine bursts die gemakkelijk kunnen worden verwerkt door de 4G LTE-connectiviteit die al in veel voertuigen aanwezig is.

Een ander voordeel van de REM-technologie is dat deze "naadloos kan worden geïntegreerd met bestaande voertuigplatforms, " ​​vermeld tijdens de media-rondetafel. Maar misschien is het belangrijkste voordeel van de REM-technologie dat deze in wezen realtime foto's van wegen zal maken.

Mapping-software kan verouderd zijn als gevolg van wijzigingen in de straten die zijn aangebracht nadat de kaarten zijn gemaakt of tijdelijke omstandigheden zoals de aanleg van wegen. Het CSLP-systeem zal niet alleen permanente infrastructuur vastleggen en in aanmerking nemen, variërend van kruispunten tot verkeersborden, maar ook de aanleg en andere kortetermijnveranderingen in de rijbaan registreren. En deze gegevens kunnen worden crowdsourced tussen miljoenen auto's uitgerust met het systeem.

Ik kreeg de kans om het CSLP-systeem in actie te zien in de straten van Mountain View, Californië, in de buurt van Silicium Valley Labs van Delphi, waar het wordt getest naast Pittsburgh en Singapore. En ik kon het niet helpen om de rit te vergelijken met een die ik iets meer dan een jaar geleden op dezelfde locatie in een van de autonome Lexus RX 350s van Google heb genomen.

Maar in tegenstelling tot Google-voertuigen, waarvan ik er een op straat zag tijdens onze rit, zijn er geen merkbare sensoren op de Delphi Audi, tenzij je heel goed kijkt. Vergeleken met een zelfrijdende Google Lexus heeft de Delphi Audi situaties zoals rijstrookafsluitingen en stilstaande voertuigen in aangrenzende rijstroken zonder aarzeling afgehandeld, hoewel de Delphi-testbestuurder de besturing twee keer moest overnemen: toen we moesten versnellen om een rechtsaf voor een stadsbus, en nadat we de bocht hadden gemaakt en vast kwamen te zitten achter een vuilniswagen.

Hoe dan ook, ik was erg onder de indruk van het systeem en was verrast te ontdekken dat het werkte zonder het voordeel van de REM-technologie van Mobileye. Dit betekent dat het alleen maar beter zal worden, en dat zelfrijdende auto's veel eerder voor het publiek beschikbaar zouden kunnen zijn dan we denken.